import logRegres
# 载入数据
dataMat,labelMat = logRegres.loadDataSet()

# Logistic回归梯度上升优化算法
#weights = logRegres.gradAscent(dataMat,labelMat)
#logRegres.plotBestFit(weights.getA())

# 随机梯度上升算法
#weights = logRegres.stocGradAscent0(logRegres.array(dataMat),labelMat)
#logRegres.plotBestFit(weights)

# 改进的随机梯度上升算法
weights = logRegres.stocGradAscent1(logRegres.array(dataMat),labelMat)

# 画出数据集合Logistic回归最佳拟合直线的函数
logRegres.plotBestFit(weights)